小児腎疾患はその症状や進行が多様であるため、腎機能の継続的なモニタリングが求められています。本研究では、2019年から2025年までにイギリスの小児病院で収集された電子健康記録を使用し、長期的な検査データと人口統計情報を統合した時系列モデルを探求しました。これに基づく再帰型ニューラルモデルを用いて、子供が次の30日以内に異常な血清クレアチニン値を記録する可能性を予測しました。この研究はパイロットスタディとして位置付けられており、単純な時間的表現が小児データの中で有用なパターンを捉えることができる初期の証明を提供し、さらなる臨床信号や詳細な腎臓の結果を使ったマルチモーダルな拡張に向けた基盤を築いています。